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自动泊车代码Matlab-499-dataset-analysis:499-数据集分析
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2021-05-22
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自动泊车代码Matlab 499-数据集分析 团队成员 吴文堂(ID 40028075) 郑义(ID 40028478) 拉兹万·索斯(Razvan Soos)(ID 40030524) 抽象的 此项目是的数据集分析,以JSON文件形式向公众开放。 我们将使用Apache Spark应用本课程中看到的两种技术。 结果将被讨论和解释。 Yelp数据集是业务,评论和用户数据的子集,写在yelp评论网站上,旨在用于个人或教育目的。 使用Yelp数据集的方式有多种,包括根据各种因素(如餐馆密度,评论数,评分和相对于周围餐馆的价格)预测餐馆,受欢迎程度等。 另外,yelp数据集提供了留给企业的用户信息,评论或提示,可用于研究用户与食物,饮料,菜单或餐馆的图片之间的模式(可用于图像分类)。 在此报告中,我们分析了基于yelp数据集构建的推荐系统的结果,以便向与他们评价很高的餐厅相似的用户推荐餐厅。 本报告旨在讨论我们用于处理原始yelp数据的方法以及系统的性能。 一,引言 上下文 推荐系统是一种算法,它通过查找数据集中的模式或相似性来向给定的用户提供相关信息。 该算法将对项目进行评分,并向用户显示
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499-dataset-analysis-master.zip (30个子文件)
499-dataset-analysis-master
presentation_visual_apr8.pdf 1.96MB
graphs
als_recommender.png 127KB
review_per_person_with_outlier.png 13KB
result_of_transformation.png 205KB
result_association_rule.png 255KB
result of association rule.png 255KB
review_per_person_max100.png 13KB
review_average_star_plot.png 21KB
review_per_person_max20.png 17KB
result_of_frequent_itemset.png 193KB
restaurant_average_star_plot.png 18KB
counter.py 789B
FP-Growth-Predictions 59KB
generate_test_data.py 548B
.idea
misc.xml 303B
499-dataset-analysis.iml 398B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 292B
.gitignore 39B
vcs.xml 180B
fp_growth.py 2KB
matrix.py 907B
fp_growth2 2KB
README.md 17KB
cleaner.py 2KB
data
explanation.txt 317B
yelp_reviews_businesses.csv 21.19MB
test_data_review_businesses.csv 7.44MB
graphs.py 918B
ALS_spark.py 3KB
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